Publikation: Extreme and Sustainable Graph Processin...
Stammdaten
Titel: | Extreme and Sustainable Graph Processing for Green Finance Investment and Trading |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | In this paper we present a case addressing the drawbacks of financial market data, its limited volumes, history, and sometimes the incomplete and erroneous datasets with variable quality, limited availability, and price barriers. The case aims to enable fast, semi-automated creation of realistic and affordable synthetic (extreme) financial datasets, unlimited in size and accessibility, ready to be commercialized. Peracton Ltd. intends to apply the resulting extreme financial data multiverse for testing and improving artificial intelligence (AI)-enhanced financial algorithms (e.g., using machine learning) focused on green investment and trading. Using synthetic data for testing financial algorithms removes critical biases, such as prior knowledge, overfitting, and indirect contamination due to real-world data scarcity, and ensures data completeness at an affordable cost. The availability of extreme (volumes) of synthetic data will consolidate further financial algorithms and provide a statistically relevant sample size for advanced back-testing. |
Schlagworte: | Green Finance, Investment and Trading, Graph Massivizer, Graph processing, Finance Data Generation |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 15.04.2023 (Print) |
Erschienen in: |
ICPE '23: Proceedings of the 2023 ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering, Companion Proceedings
ICPE '23: Proceedings of the 2023 ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering, Companion Proceedings
(
ACM Digital Library;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 249 - 250 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 15.04.2023 |
ISBN: |
|
ISSN: | - |
Homepage: | https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3578245.3585337 |
Erscheinungsdatum: | 15.04.2023 |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1145/3578245.3585337 |
Homepage: | https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3578245.3585337 |
Open Access |
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Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Organisation | Adresse | ||
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Peracton Limited
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IE Galway |
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SINTEF
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NO - 7034 Trondheim |
Forschungsaktivitäten
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